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竞争一直是人类进化的核心。自古以来,人们就在不断竞争,竞争的目标包括:
+ B7 Y+ S/ y3 a, F4 D. Q; F2 L5 k+ G
· 食物与领地* B- C1 w8 ?( c
· 配偶 / 伴侣
8 J7 K5 j1 L1 \& d- z }. g· 部落或社会中的地位
" e: u. v4 u7 N. T+ h+ }: X· 联盟与合作机会( I+ P& e2 J! r& @' t
& P$ X* U" z4 K$ U7 |# l猎人追捕猎物,战士为生存而战,部落首领争夺领地。随着时间的推移,那些拥有利于生存的优良特质的个体,最终得以存活、繁衍,并将自身基因代代相传。
2 G6 I( i. C { n9 \0 |& `% ~4 y1 F: f% p$ u2 ~( C
这一过程被称为「自然选择」。
5 I' Q2 ?" F7 }5 b" R0 T; o4 J; h6 ]: s7 m4 F
自然选择的进程从未停止,其形态不断演变:从「为生存而竞争」,逐步发展为「作为娱乐表演的竞争」(如角斗士竞技、奥运会、体育赛事及电子竞技),最终演变为「推动进化的加速器式竞争」(如科技、媒体、电影、ZZ等领域的竞争)。* }( X* N# n6 L0 D- ~4 w
, g- ?0 _! _! R0 b! ]- [! q( \1 A
自然选择一直是人类进化的核心驱动力,但人工智能的进化是否也遵循这一逻辑?' L& n" J- H3 o6 r5 Q0 L$ q
, @/ F2 a( Y4 H5 }人工智能的发展历程,并非由某一项「单一发明」决定,而是由无数场「无形的竞赛与实验」推动——这些竞赛最终筛选出了得以留存的模型,也淘汰了被遗忘的模型。
* N* q: {- C D5 x4 k7 c
4 ~3 }7 j3 f6 V+ e/ R$ n在本文中,我们将深入探讨这些无形的竞赛(涵盖 Web2 与 Web3 领域),并从「竞争」的视角,剖析人工智能的进化脉络。让我们一同深入探索。7 T7 G/ U$ U9 c# k, `* B
( ~- M3 U+ Z1 u, `- f
2023 至 2025 年间,随着 ChatGPT 的问世,人工智能领域迎来了爆发式增长。
# N( W! d: {- R/ A
6 Y; R3 h& r8 q但在 ChatGPT 诞生之前,OpenAI 就已通过《Dota 2》游戏(借助「OpenAI Five」系统)崭露头角:它通过与普通玩家、职业选手乃至自身进行数万场对战,展现出了快速进化的能力,且每一次对战都能让自身实力不断增强。9 f. Z3 |: H4 A" s5 W: l m
! G/ N/ |9 q# m最终,一套复杂的智能系统应运而生,并在 2019 年彻底击败了《Dota 2》世界冠军战队。
0 |3 y8 y1 I0 n) J+ b+ j$ I! _7 ]2 S( n3 z* H2 n. q
另一桩广为人知的案例发生在 2016 年:AlphaGo 击败了世界围棋冠军李世石。此事最令人惊叹的并非「击败世界冠军」这一结果,而是 AlphaGo 的「学习方式」。 M/ n1 A1 d8 ?/ C
- q( X. Q& q+ Y6 k/ k
AlphaGo 的训练并非仅依赖人类数据。与 OpenAI Five 类似,它通过「自我对弈」实现进化——这是一个循环往复的过程:$ Y5 N- V$ x1 N7 L, X% Y+ W
4 K% n2 P" K ~" Y' A
· 每一代模型都会与上一代模型展开竞争;6 ~5 I6 f4 u8 y* b! m$ b
6 t* _) d2 p" p· 表现最强的模型变体得以留存并「繁衍」(即优化迭代);
" l0 R" e' V1 {1 z6 }0 }
: n5 P# q% A6 b) Q· 弱势策略则被淘汰。1 @ f/ B$ b2 ]+ e
: C+ E1 f% Y. r; |
也就是说,「达尔文式人工智能」将原本需要数百万年的进化过程,压缩到了数小时的计算周期内。: g% j4 c7 m" O; q
! H1 p$ s3 u0 i; B: @1 b9 o2 s这种「自我竞争循环」催生出了人类此前从未见过的技术突破。如今,我们在金融领域的应用场景中,也看到了类似的竞争模式,只是形态有所不同。
* {" c9 F) l) S! E4 f
) D) X5 D7 ?9 S0 t" v加密领域中的达尔文式 AI
6 S* ` x' D; `) r0 V- R! P9 ZNof1 上周因推出「阿尔法竞技场」(Alpha Arena)成为热门话题。这是一场由 6 个人工智能模型(Claude、DeepSeek、Gemini、GPT、Qwen、Grok)参与的「加密永续合约生死对决」:每个模型各自管理 1 万美元资金,最终盈亏(PnL)表现最佳者获胜。+ G( Y" N3 J2 Z! A
" v: ]! \4 M c' n u" b* ^
4 X; E g% H9 V) {8 @9 r1 P「阿尔法竞技场已正式上线!6 个人工智能模型各投入 1 万美元,全程自主交易。真实资金、真实市场、真实基准——你更看好哪一个模型?」 ( k# B4 R2 H6 g
这场竞赛迅速走红,核心原因并非其规则设置,而是其「开放性」:通常情况下,「阿尔法策略」(Alpha,即超额收益策略)会被严格保密,但在这场竞赛中,我们能实时见证「哪个人工智能最擅长赚钱」。
9 K0 K2 r/ T$ ^0 x' O# M; I; j. n6 R- g0 b1 l0 J$ }& _. K
此外,展示实时交易表现的用户界面(UI/UX)设计极为流畅且经过优化。该团队正借助当前的热度及竞赛中获得的洞见与经验,开发 Nof1 模型及交易工具;目前,对该工具感兴趣的用户可加入候补名单,等待试用机会。. k/ l' q: Z/ E" R$ L8 {6 F6 l k
5 e# ^5 b& @' Y$ w0 `" D* VNof1 的做法并非首创——金融领域的竞赛早已有之(尤其是在 Bittensor 生态系统及更广泛的加密货币市场中),但此前从未有任何团队能像 Nof1 这样,将此类竞赛公开化、大众化。% a8 L" ~) s& R% V! @- @+ N
9 k+ Y" V9 A$ C以下是一些最具代表性的竞赛案例
7 u1 }( N! t8 j7 f( @Synth(合成器竞赛)( r( E8 x; `" b& G8 L
(标识:SN50,发起方:@SynthdataCo)5 F3 y4 l! }" K1 Y5 R+ A% c
. b8 s2 n8 d4 M8 s0 h- h3 M$ a; P" f在该竞赛中,机器学习工程师需部署机器学习模型,预测加密资产的价格及波动性,获胜者可获得 SN50 Synth 阿尔法代币奖励。随后,团队会利用这些高质量的预测结果,生成高精度的「合成价格数据」(及价格走势路径)。: {& @: L9 y8 \' G' M1 M7 ]
/ i4 a- w6 J; e( K$ H$ t1 M
「自今年早些时候以来,我们已向参与竞赛的顶尖数据科学家及量化分析师发放了超过 200 万美元的奖励。」
0 E+ s$ D. w1 ^( u! @: J% b
+ N, }4 Z+ l% o* G该团队正利用这些预测信号在 Polymarket 平台进行加密货币交易:截至目前,他们以 3000 美元的初始资金,实现了 184% 的净投资回报率(ROI)。接下来的挑战是,在维持当前业绩水平的同时,扩大交易规模。7 P5 ^' Y1 \- h) E$ V/ N* w6 N
- Y9 t& {- ~& s" E
9 A5 Z% m7 I1 u% J! M+ Y6 P& V「我们在 Polymarket 平台的交易最新进展: t6 V0 [3 ]" |# @4 X. o z
8 ?, l2 Z4 U* S( q+ @% X0 F
・本金:3000 美元1 u( l8 J9 `' g$ U
$ [% E% J" c" M' A
・利润:5521 美元* I9 ^ v! I* i# ^2 X/ m3 f
' y. w$ r1 k) J
・投资回报率(ROI):184%3 N/ d; R- V* B" a# g
. Q$ q' }" n+ n3 b! X t
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' N. j& x2 `. }* h+ Z0 b# ]8 G# g, i! G; U
这一切均由 Synth 的预测模型提供支持。我们将在本周的《Novelty Search》栏目中详细解析背后逻辑。」
I6 k7 ^- \, p; C- g
1 h" o6 K3 Z0 b pSportstensor(体育预测竞赛): l. e, S6 W* t' I) e( u& B( o
(标识:SN41,发起方:@sportstensor)$ m. ^, _0 i& f" [" F3 K
4 F$ \* u' e% u: ~
这是一个专注于「击败市场赔率」的子网,旨在挖掘全球体育博彩市场中的「优势机会」。这是一场持续性竞赛:机器学习工程师需部署模型,预测美国职业棒球大联盟(MLB)、美国职业足球大联盟(MLS)、英格兰足球超级联赛(EPL)、美国职业篮球联赛(NBA)等主流体育联赛的赛事结果,能实现盈利的「最佳模型」将获得 SN41 Sportstensor 阿尔法代币奖励。% Q/ T7 L( Y+ X" ~+ N, H
: |! {7 H8 T, m5 s% y- E
& H L8 B8 {; ]8 D" D目前,参赛模型的平均预测准确率约为 55%,而排名第一的「矿工」(即模型开发者)准确率高达 69%,增量投资回报率达 59%。
2 J0 |9 g5 N3 X8 l: L9 J$ X1 k9 U5 |* K% I
Sportstensor 已与 Polymarket 达成合作,成为其流动性层,为 Polymarket 平台带来更多体育预测相关交易量。
# d4 I( v3 ?$ B( I& f( V( ~6 s0 X
该团队还在打造「Almanac」平台——这是一个面向普通用户的体育预测竞赛层:用户可获取 Sportstensor 矿工提供的信号及高级预测分析数据,并借此与其他用户展开竞争。表现最佳的预测者每周可获得高达 10 万美元的奖励(上线时间待定)。0 E1 @( R' I% ~
1 w/ u: E! Z( X: R+ j% \
AION(市场之战竞赛)
4 U( J& ~* P" {8 P6 G(发起方:@aion5100、@futuredotfun)) z* G+ \) U6 X
7 c6 \9 M! q9 p! ]/ R! \) v" L5 _+ A@aion5100(一个专注于事件 / 结果预测的智能体团队)正联合 @futuredotfun,推出「市场之战」(War of Markets)竞赛。5 n+ n, ?; C6 Z5 F$ Y% R
6 A$ [% e4 I2 n/ _
该竞赛定于 2024 年第四季度上线,定位为「预测市场世界杯」:无论是人类还是人工智能,均可在 Polymarket 与 Kalshi 两大平台上参与预测对决。
4 Q7 V2 u! P. S3 i
/ d8 M) G# }0 N9 d3 H竞赛旨在通过「众包智慧」,成为「终极真相参考源」——其核心评估指标并非传统的「预测准确率」,而是「心智占有率、交易量与荣誉」,在这些指标中表现最佳者即为获胜者。
! R8 q& }* E' t$ h X
* | e* W) I) D. s9 `团队将其先进的预测市场分析工具、跟单交易功能及社交交易产品与竞赛深度结合,帮助交易者利用这些工具,在与其他预测者的竞争中占据优势。
3 t( \6 P& }2 {( g; a
2 d' V) Q+ Q, t# W: Z' c/ }Fraction AI(多场景 AI 竞赛)
/ h, d7 d6 p" L+ y3 x(发起方:@FractionAI_xyz)" t# S" u4 @! B& Y0 b9 R3 t ?# b
' i' L) j) J* e/ E
该平台举办多种类型的竞赛:用户可在「竞价井字棋」「足球混战」「比特币贸易战」「Polymarket 交易」等场景中设置 AI 智能体;此外,平台还设有「ALFA」竞赛——与「阿尔法竞技场」类似,但 AI 模型使用虚拟货币在永续合约中相互交易。
; @3 Y1 J; n8 A; Z, S* R
5 \. m( t% w$ I6 |在「ALFA」竞赛中,用户可购买 AI 智能体的「看涨 / 看跌份额」,押注哪个智能体在每日交易结束时能获得最高盈亏(PnL);与「阿尔法竞技场」相同,用户可实时查看每个智能体采用的策略及部署的资产。
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竞赛中获得的洞见与数据将用于进一步优化智能体,未来用户可部署自有资金,让这些智能体代为进行交易操作。
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该团队计划将 AI 智能体的应用场景拓展至所有热门金融领域,包括交易、DeFi 及预测市场。' s1 m# a$ T* j
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Allora(金融微任务竞赛)$ h; W6 o7 h$ B; t
(发起方:@AlloraNetwork)
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Allora 堪称「金融领域的 Bittensor」:平台会设置「主题任务」或「微任务」(如加密资产价格预测),机器学习工程师需竞争开发「最佳模型」。
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|. J9 P5 H; w6 F9 g! }3 k) o目前,价格预测模型主要聚焦于主流加密资产;表现顶尖的机器学习工程师(被称为「锻造者」或「矿工」)可获得「Allora Hammer」奖励,待主网正式上线后(即将推出),该奖励将转化为 $ALLO 代币激励。
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; @- }, O, r, \, u* Z该团队拥有一系列深入的「动态 DeFi 策略」应用场景:通过应用 Allora 模型,让 DeFi 策略更具灵活性——在降低风险的同时,提升收益水平。
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- M. o) ]" i4 T4 b例如「ETH/LST 循环策略」:会预留一部分资金用于捕捉「做空机会」——若预测模型显示价格波动将超过特定阈值,策略会自动将 LST(流动性质押代币)兑换为 USDC,并建立空头头寸,以期从预测的价格波动中获利。, d3 G, L4 Y `+ r! K
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关于 Allora 的一个有趣细节,Allora 将采用「实际收入补贴代币发放」的模式:例如,原本需发放 10 万美元 ALLO 代币 + 5 万美元客户收入」的组合形式,以此减少矿工可能带来的代币抛售压力。
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其他值得关注的竞赛4 Y# l6 R: ^2 h
(1)金融类竞赛(补充)* A9 d- m: T+ Q+ F4 S
SN8 PTN(发起方:@taoshiio):该竞赛旨在从全球人工智能模型及量化分析师中「众包」高质量交易信号,以超越传统对冲基金的业绩表现;其核心目标是「经风险调整后的盈利能力」,而非单纯的「原始收益」。+ S! ?* Y5 ?8 Y& k4 F+ O. @" r
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Numerai(AI 对冲基金)(发起方:@numerai):这是一家由人工智能驱动的对冲基金,近期从摩根大通获得了 5 亿美元资金支持(即摩根大通将最多 5 亿美元资金配置到 Numerai 的交易策略中)。该基金的策略核心是「机器学习模型竞赛」,强调「长期原创性」与「经风险调整后的准确率」。参与竞赛需质押 NMR 代币奖励。截至目前,平台已向参与者发放了超过 4000 万美元的 NMR 代币奖励。- {# y2 I: l( R6 U3 l
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(2)非金融类竞赛( A8 r, n6 P+ K2 O
Ridges AI(去中心化编程竞赛)(标识:SN62,发起方:@ridges_ai):这是一个去中心化「软件工程智能体」交易平台,目标是让 AI 智能体在「代码生成、漏洞修复、完整项目编排」等任务中完全取代人类程序员。AI 智能体需在「真实世界编程挑战」中竞争,能提供优质解决方案的智能体每月可获得 2 万 - 5 万美元的「阿尔法子网奖励」。# f# q6 {% K! {) P1 c3 M. G. `, ]
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Flock.io 竞赛(发起方:@flock_io):竞赛分为两部分——一是「生成最佳基础 AI 模型」,二是「通过联邦学习协作微调特定领域模型」。表现优异的训练者(即「矿工」)每年通过训练 AI 模型可获得 50 万 - 100 万美元以上的收益。「联邦学习」的优势在于:机构可在保留本地数据隐私的同时,充分利用人工智能的能力。/ p4 K0 `' \* W
0 D6 w5 V6 x, x/ m0 Z这一切意味着什么?
* |( n+ q( v$ l6 q如今,人工智能的进步正通过「公开竞争」实现。1 F6 e9 c& \* U `) @
. h; e8 {' ?, J" p0 o' X7 b每一个新模型诞生后,都会进入一个充满压力的环境:数据匮乏、计算资源受限、激励机制有限。而这些压力,恰恰成了「筛选存活模型」的核心标准。+ w8 l1 M2 g$ U9 z, ^7 P( U
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代币奖励兼具「能量供给」的作用:能高效利用这种「能量」的模型,影响力会不断扩大;反之,无法高效利用的模型则会逐渐被淘汰。* f- J' `. l/ p0 n
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最终,我们将构建一个「智能体生态系统」——这些智能体通过「反馈」而非「指令」实现进化,即「自主智能体」(而非「生成式人工智能」)。
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# Q H) T$ Y2 s# K+ v$ j8 a未来将走向何方?
! n7 K: H* C* K; w& Y) a) I这一波「公开竞争」浪潮,将推动人工智能从「中心化模式」向「开源去中心化模式」转型。% q& R% L3 @0 `3 _/ R
0 t6 t' i% Q+ C; h& T/ d- U; S未来,强大的模型与智能体将诞生于「去中心化环境」中。/ f, w8 \$ |' B
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不久后,人工智能将能自主管理「自我改进周期」:部分模型会对其他模型进行微调、评估其他模型的表现、实现自我优化并自动部署更新。这一循环将大幅减少人类的参与,同时加快 AI 的迭代速度。. _ \$ V: V ^* W
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随着这一趋势的蔓延,人类的角色将从「设计人工智能」转变为「筛选应留存的 AI、保留有益的 AI 行为、制定对社会具有正期望值(EV+)的规则与边界」。
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最后一点思考
! Z# H% j; D( S& C9 a" s- G竞争往往能激发创新,但也可能滋生「奖励操纵」与「投机取巧」行为。
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若一个系统的设计无法「激励长期有益行为」,最终必然走向失败——例如,部分矿工可能会钻规则漏洞「刷取奖励」,而非真正为任务贡献价值。
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; r! ?7 v' r* g" D8 \, u% a因此,「开放系统」必须配备完善的「治理机制」与「激励设计」:既要鼓励良好行为,也要惩罚不良行为。# @* a- z' `. m$ k+ Z6 P
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谁能率先实现这一目标,谁就能抓住下一波创新浪潮的「价值、关注度与核心智慧」。( k0 y# b- X% a; a3 z6 T
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看看你今天的足球赛事这次最终是不是能够成功的收米吧 |
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